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Análisis del ruido de cuantificación en filtros de transformada wavelet discreta para procesamiento de imágenes

Autores: Chervyakov, Nikolay; Lyakhov, Pavel; Kaplun, Dmitry; Butusov, Denis; Nagornov, Nikolay

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Análisis del ruido de cuantificación en filtros de transformada wavelet discreta para procesamiento de imágenes


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Efectos de cuantización de ruido
Transformada discreta de ondículas
Bancos de filtros
Procesamiento de imágenes
Relación pico-señal a ruido
Ancho de bits.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, analizamos los efectos de cuantización de ruido en los coeficientes de los bancos de filtros de transformada wavelet discreta (DWT) para el procesamiento de imágenes. Proponemos la implementación del método DWT, lo que permite determinar el ancho de bits efectivo de los coeficientes de los bancos de filtros en los que el ruido de cuantización no afecta significativamente los resultados del procesamiento de imágenes según la relación señal-ruido máxima (PSNR). Se analiza la dependencia entre la calidad de imagen DWT en términos de PSNR y el ancho de bits de los coeficientes del filtro wavelet. Se proporcionan las fórmulas para determinar el ancho de bits mínimo de los coeficientes del filtro en el que la imagen procesada logra alta calidad (PSNR >= 40 dB). Los resultados teóricos obtenidos fueron confirmados mediante la simulación de DWT para una imagen de prueba utilizando los valores de ancho de bits calculados. Todos los algoritmos considerados operan con números de punto fijo, lo que simplifica su implementación en hardware en dispositivos modernos: matriz de compuertas programable en campo (FPGA), circuito integrado específico de aplicación (ASIC), etc.

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